## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 91
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Dasboard Monitoring Mahasiswa Dan Lulusan Untuk Meningkatkan Potensi Penerimaan Mahasiswa Baru Serta Strategi Pemasaran
Leo Putrawan Handho 1 , Susan Dian Purnamasari 2
1,2 Information System Departement, Bina Darma University, Palembang, Indonesia
Email: leohandho.281198@gmail.com 1 , susandian@binadarma.ac.id 2

## Abstract
In the development of information technology today, information technology can be used in various aspects of the world of work to help and facilitate the  work, one  of  which  is  in  the  field  of  education  or  academic.  One  example  is  at  a university.  The  university  is  very  important  in  looking  at  and  monitoring  the performance of its students and graduates, to support the need for information quickly  and  up  to  date  on  various  business  processes,  so  that  executives  at  a university can see the development and analyze the data well. This research will use the science of information technology namely business intelligence by using the  OLAP  (Online  Analyctical  Processing)  method  that  there  are  stages  in  it, among  others,  Analysis  Services  Project,  Integration  Service  Project,  and Reportin.  This  research  was  designed  with  a  monitoring  system  through  a dashboard.  This  dashboard  with  a  Business  Intelligence  perspective  not  only dynamically  monitors,  but  also  provides  predictive  results  information  to support decisions for executives at a university.
Keywords : Business Intelligence, Dashboard, Monitoring students graduate

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  bidang  pendidikan  atau  akademik  yaitu  universitas,  memiliki banyak  fakultas  dan  program studi  di  dalamnya.  Dalam  hal  tersebut, baik pada level fakutas maupun program studi perlu melakukan suatu proses  monitoring  secara  terus-menerus  terhadap  perkembangan sebuah  informasi  dari  performa  mahasiswa  dan  lulusannya.  Proses monitoring  tersebut  sangat  memerlukan  sebuah  data – data  dari mahasiswa  dan  lulusan  tersebut.  Dari  data  tersebut  itulah  nantinya

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 2, May 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
akan  di  olah  dan  di  jadikan  sebuah  laporan  untuk  pihak  eksekutif dalam  bentuk  dashboard  untuk  menyajikan  informasi  yang  ringkas dan mudah di pahami.
Sebuah informasi merupakan fasilitas yang sangat penting dalam menunjang sebuah  kegiatan  dalam  pengambilan  sebuah  keputusan,  dengan  adanya sebuah  informasi  yang  berkualitas  dan  akurat  ini  dan  di  tunjang  dengan memanfaatkan  sebuah  teknologi  informasi  menggunakan  teknik  business intelligence. Kemampuan yang dimiliki teknologi business intelligence antara lain untuk melakukan pengelolahan data menjadi sebuah pengetahuan yang kemudian di kumpulkan menjadi sebuah informasi yang dapat membantu pimpinan dalam melakukan tindakan dan pengambilan keputusan yang tepat [1]. Data-data yang ada antara lain dimulai dari alur mahasiswa yang mendaftar,  dan  proses  perkuliahan  mahasiswa  sampai  mahasiswa tersebut  lulus  dan  di  wisuda,  tentunya  terdapat  data-data  penting, seperti data profil mahasiswa, nilai-nilai mahasiswa per-mata kuliah, IP setiap semester, data profil dari lulusan dan IPK akhir yang di dapat oleh para lulusan.
Proses  monitoring  mahasiswa  dan  lulusan  ini  memerlukan  data  dan informasi yang di ambil dari banyak bagian dengan berbagai format data. Pada  kenyataan  tersebut,  dokumentasi  dalam  penyimpanan  data  masih belum  terintegrasi  dan  terjadi  banyaknya  format  dalam  penyimpanan data. Businnes  Intelligence adalah  serangkaian  aplikasi  teknologi  untuk menyelesaikan  permasalahan  tersebut,  yaitu  dengan  mengumpulkan, mengintegrasikan  dan  menyimpan  data  serta  melakukan  analisis  data tersebut untuk membantu pihak eksekutif unversitas dalam pengambilan keputusannya [2].  Dalam menentukan sebuah keputusan pihak eksekutif universitas  melihat  berdasarkan  informasi  yang  telah  diolah menggunakan  teknik  bussines  intelligence  yang  di  implementasikan menjadi sebuah dashboard monitoring, sehingga informasi dapat di teliti dan di analisa dengan cepat dan mudah dipahami

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini dilakukan 3 (tiga) tahap aktifitas utama, yaitu :
1) Pengamatan  (Observation),  Melakukan  tinjauan  secara  langsung ke  objek  penelitian.  Mempelajari  permasalahan  yang  ada  di lapangan.    Berkaitan  dengan  judul  penelitian  yaitu  dashboard monitoring untuk pengolahan data mahasiswa dan lulusan. .

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Leo Putrawan Handho, Susan Dian Purnamasari | 93
2) Wawancara  (Interview), “ Memperoleh  data-data  yang  akurat untuk  diperlukan  pada  penelitian  melalui  wawacara  secara langsung  kepada  sumber-sumber  yang  tepat  dan  terpercaya sesuai dengan bidang yang akan di terapkan pada penelitian ini ” .
3) Studi  Pustaka  (literature  review),  Mencari  bahan-bahan  dan referensi  yang  mendukung  dalam  pedefinisian  masalah,  dengan memahami  dan  membaca  dan  mempelajari  buku-buku  ataupun dengan  mengunjungi  situs-situs  internet  terpercaya  yang berhubungan dan sejenis dengan penelitian ini.

## 2.2 Metode Analisis
Metode  Analisis  yang  di  gunakan  pada  penelitian  ini  adalah  metode OLAP. Metode OLAP ( Online Analytical Processing) memungkinkan untuk di gunakan sebagai penunjang keputusan tentang tindakan apa yang akan di  lakukan  selanjutnya.  Di  dalam  model  data  OLAP,  informasi  di gambarkan secara konseptual seperti cube yang terdiri atas dimensions - dimensions  dan measures ,  Indrajani  (2013)  [3].  Sedangkan  pengertian lainnya metode OLAP adalah metode untuk melakukan analisis terhadap data  pada  media  penyimpanan  data (database), yang  kemudian  dibuat menjadi  sebuah  laporan  yaitu  sebuah  informasi  sesuai  dengan permintaan  user  atau  kebutuhan,  Hermawan  (2005). ” Berikut  adalah tahapan-tahapan OLAP pada pengembangan sistem business intelligence yaitu, Hermawan (2005) [4] :
1) Analisis  Kondisi  Eksisting  (Kondisi  Data  Sekarang),  Bertujuan untuk  melihat  sumber  acuan  format  data  pada  objek  yang  akan diteliti dan di ambil datanya, dianalisa dan dipelajari, apa-apa saja yang akan di ambil dan diolah datanya. ”
2) Analisis Kebutuhan Data dan Subjek Data Warehouse, Kebutuhan data serta informasi dari sistem yang akan di kembangkan berasal dari  sumber  data  pada  tahap  analsisis  kondisi  eksisting sebelumnya, kemudian di susun dan diurutkan berdasar tahapan kebutuhan subjek data warehouse. ”
3) Proses  ETL (extract,  transform,  load), Proses  integrasi  data  dari berbagai  sumber-sumber  data,  untuk  membuat  sebuah  dimensi- dimensi dan sebuah table fact untuk menghasilkan sudut pandang tunggal terhadap semua sumber data yang di integrasikan. ”
4) Schema (Star atau Knowflake), Perancangan schema ini di lakukan dengan menggunakan pemodelan multi-dimensional yang terdiri atas sebuah fact table , yang berelasi dengan beberapa dimensions table yang akan membentuk sebuah data mart . ”

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 2, May 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Proses Extract, Transform, Load (ETL)
Menurut Varcellis (2009), ETL mengacu pada alat perangkat lunak yang di dedikasikan untuk melakukan proses extract, transform, load data ke dalam data  warehouse [5].  Sedangkan  Menurut  Moss  and  Atre  (2003), ETL  adalah  proses  yang  kompleks  dalam  proyek  BI  karena  kualitas sebuah data warehouse di perhitungkan [6].

## 1) Proses ETL Dimensi Mahasiswa
Tahapan-tahapannya  antara  lain,  Step  table  input  mahasiswa  di masukkan  untuk  menginputkan  data  yang  berasal  dari data  source , kemudian  dihubungkan  ke  step add  sequence untuk  membuat surogate key . Kemudian Selanjutnya melakukan mapping pada select values untuk memilih field atau data yang dari sumber database mahasiswa ke dimensi mahasiswa.
Gambar 1 . proses ETL Pada Dimensi Mahasiswa

## 2) Proses Etl Dimensi Waktu
Dimensi waktu adalah sebuah dimensi yang data-datanya di buat atau di generate  sendiri.  Setelah  proses  step  add  sequence,  calculator dimasukkan  berfungsi  untuk  memasukkan  kalkulasi  atau  perhitungan,

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Leo Putrawan Handho, Susan Dian Purnamasari | 95
Selanjutnya  step  java  script  digunakan  untuk  membuat  surogate  key pada dimensi waktu. Selanjutnya melakukan mapping pada select values untuk  memilih  field  atau  data  yang  diperlukan  pada  dimensi  waktu, antara lain, bulan, kuartal, dan tahun.
Gambar 2. Proses ETL Dimensi Waktu

## 3) Proses ETL Tabel Dimensi Status
Pada  dimensi  Status  step-step  yang  di  gunakan  antara  lain,  Microsoft Excel input status di drag untuk memasukkan data yang berasal dari data source, kemudian dihubungkan ke add sequence untuk membuat sebuah surogate  key.  Kemudian  Selanjutnya  melakukan  mapping  pada  select values  untuk  memilih  field  atau  data  yang  dari  sumber  database  ke dimensi status.
Gambar 3. Hasil proses ETL pada Dimensi Status

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 2, May 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 4) Proses Etl Tabel Dimensi Wilayah
Dimensi Wilayah menggunakan beberapa step pada proses ETL nya yaitu, step  microsoft  excel  input  wilayah  untuk  memasukkan  data  dari  data source,  kemudian  dihubungkan  pada  add  sequence  untuk  membuat surogate  key.  Kemudian  Selanjutnya  melakukan  mapping  pada  select values untuk memilih field atau data yang dari sumber database dimensi wilayah.
Gambar 4. Hasil proses ETL pada Dimensi Wilayah

## 5) Dashboard Monitoring Mahasiswa Dan Lulusan
Pada  dashboard  Monitoring  Mahasiswa  dan  Lulusan  ini  menghasilkan grafik monitoring  mahasiswa  dan  lulusan  berdasarkan  setiap  tahunnya, kemudian berdasarkan jenis kelamin, wilayah, dan juga status. Dari grafik tersebut  dapat  memberikan  informasi  dan  laporan  mengenai  performa mahasiswa dan lulusan serta memberikan hasil informasi mengenai data mahasiswa  dan  lulusan  berdasarkan  waktu  dalam  kurung  waktu  yang telah dibuat.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Leo Putrawan Handho, Susan Dian Purnamasari | 97
Gambar 5. Dashboard Monitoring Mahasiswa dan Lulusan

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  mengenai  dashboard  business  inteligence untuk  monitoring  mahasiswa  dan  lulusan  untuk  meningkatkan  potensi mahasiswa baru dan strategi pemasaran adalah sebagai berikut: ”
1) Penelitian  ini  menghasilkan  dashboard  business inteligence untuk mendukung pengambilan keputusan dan juga monitoring mahasiswa dan lulusan.
2) Permasalahan pada penyajian laporan data mahasiswa dan lulusan, dikarenakan penyajian dan analisis data yang kurang optimal dapat diatasi dengan menggunakan intelligence dashboard monitoring bagi mahasiswa  dan  lulusan  sehingga  penyajian,  pelaporan  dan  analisis data dapat berlangsung secara lebih cepat dan optimal.
3) Dengan  penggunaan intelligence  dashboard sistem  ini,  maka penyajian  data  dapat  di  lakukan  secara real-time dan  cepat dibandingkan  dengan  penyajian  data  atau  tampilan  informasi  data sebelumnya.
4) Laporan  atau  penyajian  informasi  data  dalam  bentuk  grafik dashboard tersebut berisikan informasi dari mahasiswa dan lulusan yaitu  berupa  mahasiswa  dan  lulusan  berdasarkan  status, berdasarkan  waktu,  berdasarkan  angkatan,  dan  berdasarkan wilayah.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 2, May 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. D. Purnamasari, A. Wijaya, and U. B. Darma, “ Dashboard Sistem Informasi Eksekutif Penjualan ,” p. 10
[2] Nugroho, Adhi Stefan. [2008]. Definisi Business Intelligence
[3] Indrajani.  [2013] . Pengantar  dan  Sistem  Basis  Data .  Elex  Media Komputindo
[4] Hermawan,  [2005]  Konsep  olap  dan  aplikasinya  menggunakan delphi. Yogyakarta: Andi Publisher ”
[5] Carlo  Vercellis.[2009], Business  intelligence:  data  mining  and optimization for decision making . Wiley Online Library “
[6] Larissa T  Moss  and  Shaku  Atre.  [2003], Business  intelligence roadmap:  the  complete  project  lifecycle  for  decision-support applications . Addison-Wesley Professional .